Jev rispetto ai modelli che generano testo
Jev non genera testo libero. Un video affiancato confronta decisioni parallele e generazione token per token.
Il modello Jev raggiunge 42 dollari per miliardo di token con calcolo parallelo
Il post afferma che Jev utilizza calcolo parallelo non-transformer a 42 dollari per miliardo di token, discute il potenziale impatto su ChatGPT e Anthropic e suggerisce un passaggio a LLM come interfaccia con un backend harness.
ท่าทางจะเจ๊งกันยกแผงละ chatGPT กับ Anthropic เจอพี่ Jev เข้าไป โดยมันทำการคำนวณแบบ Parallel ไดเราคาถูกมาก $42 ต่อ billion token แบบไม่ใช้วิธี transformer คนทำ chatGPT ที่แยกตัวออกมาซุ่มทำ AI ตัวใหม่ น่าจะกลายเป็น Harness หลังบ้านเอา LLM มาต่ออีกทีแล้วให้ LLM เป็นเพียง interface
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Modello Jev: generazione di probabilità per le decisioni, 200× più veloce e 400× più economico degli LLM
Questo modello è progettato per il processo decisionale anziché la generazione di testo, generando probabilità per ogni opzione in parallelo invece di risposte token per token. L'autore condivide un esempio semplificato di confronto tra LLM normali e questo modello Jev.
